并发编程是计算机科学中的一个重要领域，尤其在多核 CPU 广泛使用、任务响应要求更高的今天，越来越成为开发者必须掌握的能力。
一、并发编程的历史来源
背景演进：
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单核时代（1950s-1980s）：
- 初期计算机处理速度慢，CPU资源非常宝贵。
- 为了提高CPU利用率，引入了多任务调度（如批处理系统、时分多道程序设计）。
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多进程/线程操作系统（1980s-1990s）：
- Unix 等操作系统引入进程并发概念。
- 进程之间彼此独立，通过进程间通信（IPC）协作。
- 为提高效率，引入线程：轻量级的执行单元，多个线程共享进程内存空间。
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多核处理器普及（2000s-至今）：
- 多核 CPU 使得真正的并行计算成为可能。
- 并发编程从“模拟并行”发展为“真实并行”。
- 同时，对并发的正确性、安全性、性能要求更高，推动了线程池、协程、并发框架（如 Java 的 Fork/Join、Go 的 goroutine）等的发展。
二、并发编程的本质需求：它要解决什么问题？
本质需求：
并发编程的目标不是让程序“跑得更快”，而是解决多个任务在有限资源下如何协同执行的问题：
| 问题 | 并发编程解决方案 |
|---|---|
| 单线程不能同时处理多个任务（如IO+计算） | 协同调度，异步编程 |
| 多任务访问共享资源容易冲突 | 加锁、原子变量、CAS 等 |
| 多核 CPU 利用率低 | 线程、进程并行计算 |
| 响应速度慢（如GUI卡顿、后端响应慢） | 异步执行、任务分发 |
| 程序中存在等待操作（如网络、磁盘） | 非阻塞IO、事件驱动 |
三、什么场景下需要用到并发编程？
常见应用场景：
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| ✅ Web服务器 | 高并发用户请求，需要线程/协程池处理 |
| ✅ GUI 程序 | 主线程负责界面，后台线程做耗时操作 |
| ✅ 数据处理任务 | 大量数据可并行处理（MapReduce、ETL） |
| ✅ 游戏引擎 | 渲染、物理计算、音效需要并行协作 |
| ✅ 网络编程 | 网络收发、协议解析并发进行（NIO、epoll） |
| ✅ 高性能计算（HPC） | 并行计算模型（多线程、多进程、GPU） |
四、并发编程的基础概念有哪些？
核心概念体系：
1. 基础模型：
- 进程（Process）：操作系统分配资源的最小单位
- 线程（Thread）：CPU 调度执行的最小单位，多个线程共享进程内资源
- 协程（Coroutine）：用户空间调度的轻量级线程（如 Python asyncio，Go 协程）
2. 并发模型：
- 多线程 vs 多进程
- 事件驱动模型（Reactor、Proactor）
- 异步编程（Async/Await、回调）
3. 状态与问题：
- 线程安全（Thread Safety）
- 死锁（Deadlock）、活锁（Livelock）
- 饥饿（Starvation）、竞态（Race Condition）
4. 同步与通信机制：
- 锁机制：互斥锁（Mutex）、读写锁、递归锁、信号量（Semaphore）
- 原子操作：CAS（Compare-And-Swap）
- 条件变量、Barrier、CountDownLatch、CyclicBarrier 等
- 线程间通信（管道、消息队列、共享内存）
5. 并发框架/技术栈（按语言）：
| 语言 | 并发机制 |
|---|---|
| Java | Thread、ExecutorService、synchronized、Lock、Fork/Join |
| C++ | std::thread、std::mutex、std::future |
| Go | goroutine、channel |
| Python | threading、multiprocessing、asyncio |
| JavaScript | 事件循环 + 异步 Promise |
总结：
并发编程是为了解决多个任务共享资源、合理调度、提高响应与吞吐的一种程序设计方法，贯穿于操作系统、网络编程、大数据计算等各个领域。
公众号名称：怪味Coding
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